データプライバシー に関する最新の記事

ノードプライベートなアルゴリズムでグラフのコンポーネントを分析すると、個人のプライバシーが守られるよ。

文脈バンディットとプライバシー保護を使った意思決定におけるフェデレーテッドラーニングの探求。

ABSのプライバシー保護のアプローチを探って、重要な統計情報を提供する方法を見てみよう。

Versは、分散コンピューティングを強化し、分散データ処理と強固なセキュリティを実現してるよ。

CIMシステムは効率を上げるけど、サイドチャネル攻撃の脆弱性をさらけ出す。

MedAlpacaは、より良い患者ケアのために医療AIモデルとトレーニングデータを強化する。

PFELSは、フェデレーテッドラーニングにおいてプライバシーとエネルギー効率を組み合わせているよ。

新しい方法がプライバシーを守りながらドライバーの行動を監視するのを強化する。

ローカル差分プライバシーとユーザーデータ保護の脆弱性を調査中。

TimelyFLは、デバイスの貢献を最適化してモデルの精度を向上させることで、フェデレーテッドラーニングを強化するよ。

FedLSMは、ラベルの不一致を解消することで医療画像のコラボレーションを向上させる。

FedXGBllrは、プライバシーと通信効率を改善することでフェデレーテッドラーニングを強化するんだ。

新しいシステムは、AI研究のために病院データの患者の匿名性を守ることを目指してる。

データ共有のメリットと個人のプライバシー保護方法のバランスを取る。

新しいアプローチは、モデルのパフォーマンスを維持しつつデータのプライバシーを確保する。

機械学習における分散型学習のための新しいツールを探ってみて。

新しい方法がプライバシーを守りつつ、ネットワーク内のエージェント間で正確な合意を確保するんだ。

DRIFTは、ユーザーのプライバシーを守りながら、ローカルデータ処理を通じてレコメンダーシステムを強化するよ。

フェデレーテッドラーニングにおけるデバイス参加を増やす方法を探る。

多様な状況での差分プライバシー付き確率的凸最適化を調べる。

新しいモデルがグラフニューラルネットワークのプライバシーと精度を向上させる。

Booking.comの顧客データの使い方とプライバシーポリシーを詳しく見てみよう。

スプリットラーニングにおけるプライバシー攻撃の調査と新しい保護方法。

量子鍵配送について学んで、その安全なデータ共有における役割を知ろう。

DPAFは高品質な合成画像を提供しつつ、強力なプライバシー保護も確保してるよ。

この記事では、フェデレーテッドラーニングモデルからバックドアを取り除く方法について話してるよ。

データ分析でコミュニケーションを最適化しつつ、ユーザーのプライバシーを守るための戦略。

オープンデータへのアクセスと個人のプライバシーリスクのバランスを探る。

研究の目的は、プライバシー管理をより良くするために、言語モデルの記憶行動を予測することだよ。

モデルポイズニング攻撃の危険性と、そのフェデレーテッドラーニングへの影響について学ぼう。

この研究では、フェデレーテッドラーニングにおけるコミュニケーションを改善する方法を提案してるよ。

ユーザーのプライバシーを守りながら、合成GPSデータを作る新しい方法。

新しい方法がモデルのトレーニングを改善しつつ、患者のプライバシーを守る。

フェデレーテッドラーニングは、患者のプライバシーを守りながら医療データの利用を改善する方法を提供してるよ。

音声バイオメトリクスでのデータセットの分析は、重要なバイアスやプライバシーの問題を明らかにするよ。

機関がプライバシーを守りながら機密データを共有する方法を探る。

フェデレーテッドラーニングでユーザーのプライバシーを守りつつ、モデルのパフォーマンスを向上させる。

LDPが機械学習の公平性にどう影響するかに関する研究。

WFLがプライバシーを侵害せずにデータ利用を改善する方法を学ぼう。

自己教師あり学習における意図しない記憶によるプライバシーリスクを探る。